AI爆煲危機？成長曲線會唔會見頂？

人工智能行業對指數增長的信心帶來挑戰

人工智能（AI）熱潮是建立在一系列賭注上，相信指數增長的邏輯會推動未來發展。

運作原理：指數增長不僅意味著數字持續上升，更是「數字上升速度愈來愈快」。

行業信念：他們認為不斷加速的增長曲線將會持續：

* 推動AI技術本身的進步；
* 加快人類對AI成果的需求；
* 以及增強社會滿足AI對晶片、電力和數據需求的能力。

重要原因：科技行業這場賭注已獲全球認同，大家紛紛投入數萬億美元資金。

摩擦點：AI開發者預期AI會自我強化進步，形成良性循環；但懷疑者擔心AI會觸壁，甚至引發全球金融崩潰。

指數增長曲線理論上可無限倍增，但現實中每條增長曲線最終都會遇到限制。

* 例如，半導體提升的指數定律「摩爾定律」最終因原子層面的能量散失限制而遇阻；
* 互聯網和社交媒體背後的「梅特卡夫定律」也因人口和人類制度的限制而止步。

AI無法逃避極限，除非它能證明自己與以往革命性發明不同。

* AI樂觀派認為關鍵在於AI開始自我構建；
* 他們期待「起飛時刻」，即AI能力和可靠性的快速提升，源於AI模型自我重寫的反饋循環；
* 這種遞歸式自我提升的力量，是所有AI烏托邦或末日論的核心。

但現實是：指數方程是優雅且封閉的系統，能產生可重複的結果；而現實世界錯綜複雜，我們的創造往往會突然、不可預測地失敗。

* 技術先驅Ted Nelson半世紀前就指出：「一切都深度交織，人們總假裝能把事物分層次、分類別和排序，但其實做不到。」

AI的機器學習模型本身就是一種以「深度交織」方式表達資訊的神經網絡。

* 但OpenAI、Google和Anthropic這些領先者都採用一條粗暴而以增長為導向的路線，依據「擴展定律」將模型規模與性能提升掛鈎；
* 他們相信只要不斷做大這類模型，性能就會持續改善，直到某天跨越神秘的「起飛」門檻，進入自我提升階段。

另一面：歷史告訴我們，AI的力量和使用量終將趨於平緩，因為現實中每條指數曲線都會走向平頂。

關鍵問題是，AI的增長曲線能走多遠，能經歷多少次倍增，才會觸及極限。

* 這種極限可能是環境層面，例如AI數據中心對電力和水資源的需求超出國家承受力，氣候災害使人們對技術浪費產生反感；
* 也可能是金融層面，外部因素如戰爭、疫情、政治動盪，或內部問題如收入不及預期、技術瓶頸，令市場從狂熱轉為低迷；
* 又或者是更廣泛的失望感，當AI過度誇大的承諾——個人化博士老師、逆轉老化、普遍富足甚至火星殖民——未能兌現。

我們的思考泡泡：矽谷是資本主義核心，增長是資本主義的信條。

* 但沒有公平分配計劃的增長，容易滋生腐敗和不滿；沒有道德指引的增長，則是剝削和混亂的藍圖；
* 正如環保人士Edward Abbey曾說：「為了增長而增長，是癌細胞的信條。」

AI行業已經學到「苦澀教訓」：不要試圖教機器一套結構化的知識，而是打造能自我學習的更大機器。

* 但如果繼續只追求增長本身，缺乏有目的的引導，未來仍可能面臨更多苦澀教訓。

結論：AI這場萬億美元的選擇，問我們是否願意相信「這次不同」，還是堅持「上升必有下降」的道理。

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評論與啟示：

這篇文章以指數增長的理論框架，深入剖析了AI行業目前面臨的機遇與挑戰。AI的未來被寄予厚望，特別是自我增強的「起飛時刻」，看似能突破傳統技術的物理與社會極限。然而，作者提醒我們，現實世界的複雜交織與資源有限性，往往令理論模型難以持續運作。

香港作為一個高度國際化的金融與科技樞紐，應該特別關注AI產業的可持續發展，避免盲目追求增長而忽視倫理和社會影響。AI技術的推廣帶來便利與效率，但同時也可能引發環境負擔、財經波動及社會不平等。政府與企業需要建立更完善的監管和分配機制，確保科技紅利能惠及更廣泛的社群。

此外，文章中的「苦澀教訓」提醒我們，技術創新不應只追求規模和速度，而需注重質量和方向。AI的發展應該融入人文關懷和倫理考量，才能真正實現「智慧」的價值，而非成為失控的「癌細胞」。這為香港乃至全球科技政策制定者提供了重要的思考角度：如何在高速發展中保持理性與平衡，避免未來可能的泡沫破裂或技術失控。

總體來說，這篇文章不僅是對AI產業現狀的冷靜分析，更是一個呼籲，提醒我們在科技狂潮中保持清醒、謹慎，並為未來的可持續發展鋪路。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。

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